| 基于优化BP神经网络算法的网络质量评价 |
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| 作者姓名： | 申健 夏靖波 孙昱 王芳 王霖 |
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| 作者单位： | 1. 空军工程大学信息与导航学院,陕西西安,710077
2. 空军大连通信士官学校,辽宁大连,116000
3. 空军工程大学理学院,陕西西安,710051 |
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| 基金项目： | 陕西省自然科学基金资助项目 |
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| 摘 要： | 针对现有的BP神经网络算法,提出了在变步长BP神经网络算法基础上的优化方案,并将其应用于网络质量评价当中.在优化方案中,对步长的上升和下降阶段分别采用不同策略进行优化.理论分析表明:优化后的算法能够克服传统算法权值收敛过慢,和变步长算法误差收敛中的震荡问题.仿真表明,优化后的算法会使神经网络的学习误差和网络质量分类的总体误差明显下降并大幅提高评价的准确性.优化算法较传统算法相比误差收敛过程更加稳定,且学习误差下降达9.64％,网络质量分类的总体误差下降达23.1％;优化算法的验证准确率在传统算法的基础上提高了19.65％,在变步长算法的基础上提高了9.88％.由此可见,优化算法在BP神经网络的预测精度方面起到了大幅度提高的作用.
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| 关 键 词： | BP神经网络 权值变化速率 网络质量评价 |
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